英国食品零售交易中的区域性主题

理解交易数据背后的客户行为在食品零售行业具有极高的商业价值。客户每天产生数百万笔交易，选择并购买产品以满足特定的购物需求。由于本地需求和本地供给，产品的可获得性可能在地理上有所差异，从而凸显了在相应的门店和区域背景下分析交易的重要性。主题模型为交易数据分析提供了强有力的工具，可识别显示频繁共同购买产品的主题，并将交易概括为主题的混合。我们使用分段主题模型（STM）来捕捉嵌套于门店内的客户行为。STM 不仅提供主题和交易摘要，还提供门店层面的主题摘要，可用于识别区域性主题。我们通过后处理多个后验样本并选择以反复出现的主题表示的语义模式，对 STM 的后验分布进行了概括。我们使用线性高斯过程回归来建模英国境内主题普遍程度，同时考虑空间自相关。我们在一个来自英国主要食品零售商的交易数据集上实现了我们的方法，并证明购物行为可能存在区域性差异，且邻近门店往往表现出相似的区域性需求。